パープレキシティのテスト
あなたは、2016年の米国選挙期間中にツイートボットが送信したツイートのデータセットを与えられています。上司は関心のある2種類のアカウントタイプとして Left と Right を特定しました。上司からは、Right のツイートボットのツイートに対してトピックモデルを実行するよう依頼されています。さらに、これらのツイートの内容をトピックモデルで要約したいと考えています。データに含まれるトピック数のおおよその見当をつけるため、5、15、50 トピックでトピックモデリングを実行してください。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ自然言語処理入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
library(topicmodels)
# Setup train and test data
sample_size <- floor(0.90 * nrow(right_matrix))
set.seed(1111)
train_ind <- sample(nrow(right_matrix), size = sample_size)
train <- right_matrix[train_ind, ]
test <- right_matrix[-train_ind, ]
# Peform topic modeling
lda_model <- LDA(___, k = ___, method = ___,
control = list(seed = 1111))
# Train
___(lda_model, newdata = ___)
# Test
___(lda_model, newdata = ___)